CN105989501B - 一种查询咨询账户的方法及装置 - Google Patents

一种查询咨询账户的方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105989501B
CN105989501B CN201510054404.3A CN201510054404A CN105989501B CN 105989501 B CN105989501 B CN 105989501B CN 201510054404 A CN201510054404 A CN 201510054404A CN 105989501 B CN105989501 B CN 105989501B
Authority
CN
China
Prior art keywords
account
consultation
wind control
accounts
behavior information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510054404.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105989501A (zh
Inventor
王峰伟
何慧梅
何帝君
钟灵
付敏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Advanced New Technologies Co Ltd
Advantageous New Technologies Co Ltd
Original Assignee
Advanced New Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Advanced New Technologies Co Ltd filed Critical Advanced New Technologies Co Ltd
Priority to CN201510054404.3A priority Critical patent/CN105989501B/zh
Publication of CN105989501A publication Critical patent/CN105989501A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105989501B publication Critical patent/CN105989501B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种查询咨询账户的方法及装置,该方法包括获取用户的咨询媒介;获取与所述咨询媒介相关的第一账户;获取第一账户中第二账户的最近行为信息;根据所述咨询媒介以及所述最近行为信息计算第二账户的第一权重值;将所述第二账户的第一权重值进行排序。本申请公开的查询咨询账户的方法的实施例,不仅丰富了咨询媒介和用户账户之间的关系,挖掘更多的潜在用户账户,还分析了用户账户和咨询账户间的关系强弱,提高了查询咨询账户的准确率。

Description

一种查询咨询账户的方法及装置
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,特别涉及一种查询咨询账户的方法及装置。
背景技术
提供产品或服务的主体,往往配有售后部门或电话、在线咨询之类的部门以解答用户提出的问题或咨询。
当用户在使用产品或服务的过程遇到问题后,可以通过各种途径(如打电话、在线求助等)向售后寻求帮助。负责售后或咨询的客服人员通常会根据用户的咨询媒介(如来电号码、在线咨询的用户ID等)在系统中查询出与该咨询媒介关联的用户账户。在查询到咨询账户之后,客服人员可以根据该用户围绕产品、服务或提供产品、服务的主体最近发生的交互信息以了解用户有可能咨询的问题,从而为用户提供解决方案。
现有技术中根据咨询媒介查询账户的方法包括:咨询系统中的服务器基于存有的咨询媒介与用户账户的关联关系,通过当前咨询媒介匹配出相应的用户账户并输出;客服人员根据输出的账户逐个向客户询问以确认最终的用户账户。以支付宝来电咨询为例,如果咨询系统中的服务器基于存有的来电号码与用户账户的关联关系,匹配出与该来电号码有关联的支付宝账户,现有技术中则直接将该支付宝账户输出;如果匹配到多个账户,则输出多个。
在实现本申请过程中,发明人发现现有技术中至少存在如下问题:现有技术中,咨询系统中的服务器通过简单的、关系较强的关联关系(如和咨询媒介绑定的关系)匹配出和咨询媒介相关的用户账户,没有考虑利用用户的历史行为去挖掘更多的潜在用户账户;现有技术中咨询系统中的服务器匹配出多个用户账户后,往往是直接输出,而未考虑该用户账户与实际咨询账户关系的强弱。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种查询咨询账户的方法及装置,以准确地定位到可能的咨询账户。
为解决上述技术问题,本申请实施例通过以下技术方案来实现:
本申请实施例提供了一种查询咨询账户的方法,该方法包括:
获取用户的咨询媒介;
获取与所述咨询媒介相关的第一账户;
获取第一账户中每一第二账户的最近行为信息,所述第二账户为所述第一账户中的单个账户;
根据所述咨询媒介以及所述最近行为信息计算第二账户的第一权重值;
将所述第二账户的第一权重值进行排序。
本申请还提供了一种查询咨询账户的装置,所述装置包括:咨询媒介模块、第一账户模块、最近行为信息模块、第一权重值模块以及第一权重值排序模块;其中:
所述咨询媒介模块,用于获取用户的咨询媒介;
所述第一账户模块,用于获取与所述咨询媒介相关的第一账户;
所述最近行为信息模块,用于获取第一账户中每一第二账户的最近行为信息,所述第二账户为所述第一账户中的单个账户;
所述第一权重值模块,根据所述最近行为信息计算第二账户的第一权重值;
所述第一权重值排序模块,将第二账户的第一权重值进行排序。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见,本申请公开的查询咨询账户的方法的实施例,通过咨询媒介挖掘尽可能多的相关用户账户,一方面考虑相关用户账户的最近行为信息,一方面计算咨询媒介和用户账户的关系强度,最终将获得的用户账户按照与咨询账户关系的强弱排序。该实现过程不仅丰富了咨询媒介和用户账户之间的关系,还提高了查询咨询账户的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请查询咨询账户方法一个实施例的流程图;
图2是本申请实施例中计算第一权重值的流程图;
图3是第二最近行为包括最近咨询行为信息时,计算第二权重值的流程图;
图4是第二最近行为包括最近遇到错误码行为信息时,计算第二权重值的流程图;
图5是第二最近行为包括最近遇到触发风控行为信息时,计算第二权重值的流程图;
图6是本申请查询咨询账户装置一个实施例的模块图;
图7是本申请查询咨询账户装置中第一权重值模块一个实施例的模块图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种查询咨询账户的方法及装置。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
图1是本申请查询咨询账户方法的一个实施例的流程图。如图1所述,所述查询咨询账户方法可以包括:
S101:获取用户的咨询媒介。
本申请实施例的方法可以由服务器来实现,也可以通过其他电子设备来实现。在本申请的一个实施例中,可以以服务器为主体来举例说明。本实施例中的服务器,可以是位于提供咨询或售后一方的咨询系统中的服务器。
服务器可以接收用户的咨询媒介。所述咨询媒介可以包括:用户咨询时的来电号码,用户咨询时所用的身份证号码,或者是用户在线咨询时使用的聊天工具的用户名等。
S102:获取与所述咨询媒介相关的第一账户。
服务器可以获取与所述咨询媒介相关的第一账户,获取方法至少包括下述其中一种。
服务器基于存有的咨询媒介与用户账户的关联关系,可以通过获取的咨询媒介匹配出相应的用户账户。所述的咨询媒介与用户账户的关联关系,可以是由服务器在之前的处理过程中积累得到的,也可以是设置于服务器中的,或者也可以是从其它设备上获得的。
所述咨询媒介可以包括来电号码。相应的,所述获取与所述咨询媒介相关的第一账户可以包括:获取与所述来电号码绑定的第一账户。具体地,服务器基于存有的电话号码与用户账户的关联关系,可以通过获取的来电号码匹配出相应的用户账户。所述来电号码可以是手机来电号码或者座机来电号码。以淘宝账户为例,假设一个淘宝账户只能绑定一个来电号码,同时一个来电号码可以绑定至少一个淘宝账户。这样,服务器根据所述来电号码可以匹配到至少一个淘宝账户。
所述获取与所述咨询媒介相关的第一账户可以包括:获取给所述来电号码充值的第一账户。所述来电号码可以是手机来电号码或者座机来电号码。服务器根据系统中记载的给来电号码充值过的账户,可以匹配出至少一个账户。以淘宝账户为例,用户通过账户A之前给某一来电号码充过值,用户通过账户B也给所述来电号码充过值。这样,系统记载有上述给同一来电号码充值的账户A和账户B。在本步骤中,服务器根据所述来电号码,基于系统中记载的电话号码与充值账户的关系,可以匹配到用户账户A或者用户账户B。
所述获取与所述咨询媒介相关的第一账户可以包括:获取使用所述来电号码接收快递的第一账户。所述来电号码可以是手机来电号码或者座机来电号码。服务器根据系统中记载的使用该来电号码作为联系电话接收过快递的账户,可以匹配出至少一个账户。以淘宝账户为例,用户通过账户A使用一来电号码作为接收快递的联系电话,用户通过账户B也使用所述来电号码作为接收快递的联系电话。这样,系统记载有上述使用同一来电号码作为接收快递的联系电话的账户A和账户B。在本步骤中,服务器根据所述来电号码,基于系统中记载的电话号码与接收快递账户的关系,可以匹配到用户账户A或者用户账户B。
所述获取与所述咨询媒介相关的第一账户还可以包括:获取使用所述来电号码咨询过问题的第一账户。所述来电号码可以是手机来电号码或者座机来电号码。同样地,服务器根据系统中记载的使用该来电号码咨询过问题的账户,可以匹配出至少一个账户。
S103:获取第一账户中每一第二账户的最近行为信息,所述第二账户为所述第一账户中的单个账户。
服务器可以获取第一账户中第二账户的最近行为信息。所述最近行为信息至少包括下述一种:最近咨询行为信息、最近遇到错误码行为信息以及最近触发风控行为信息。所述第一账户包括获取的所述咨询媒介相关的账户的集合,所述第二账户包括所述集合中的一个账户。需要说明的是,分第一账户和第二账户表述是为了表达更加准确,避免产生混淆。
所述最近咨询行为信息可以包括最近咨询时间,所述最近咨询时间可以为用户上一次咨询问题的时间距离当前时间的时间间隔。具体地,服务器对第一账户中第二账户的咨询行为进行统计,所述咨询行为包括第二账户上一次咨询问题的时间,所述上一次咨询问题时间和当前时间的时间差为所述最近咨询时间。例如,当前时间为2014年12月2日17:00,步骤S102中服务器通过来电号码匹配到用户账户A、用户账户B以及用户账户C,根据用户咨询记录,其中用户账户A在2014年12月2日9:00咨询过问题,用户账户B没有咨询过问题,用户账户C在2014年11月29日14:00咨询过问题,则用户账户A的最近咨询时间为6小时,用户账户B的最近咨询时间为无限大,用户账户C的最近咨询时间为75小时。
所述最近遇到错误码行为信息可以包括最近遇到错误码次数,所述最近遇到错误码次数可以为用户在近段时间内遇到错误码的次数。具体地,服务器可以对第一账户中第二账户在72小时内遇到错误码的次数进行统计。以淘宝平台为例,用户账户A接收的错误码可以包括以下三类:HTTP连接错误、平台解析错误以及业务处理错误,例如,用户账户A输入一个非法的用户名时,服务器发送错误码为601的错误提示给用户,提醒用户输入的用户名不存在;又如,用户在申请退款不成功时,服务器发送错误码为660的错误提示给用户,提醒用户不能申请退款。在本发明的一个实施例中,在距离当前时间72小时内,用户账户A接收到错误码为601的错误提示共3次,接收到错误码为660的错误提示共2次,则用户最近遇到错误码次数为5。
所述最近触发风控行为信息至少可以包括最近触发风控时间和最近触发风控次数中的一种。风控事件可以为服务器收集的用户的关键行为。以淘宝平台为例,用户的关键行为具体可包括:安全认证、签约、密码安全等相关事件。例如,用户账户A在退出第一个账户登录后,用第二个账户登录时,服务器要求用户账户A输入验证码,则上述事件为风控事件,又如,用户在进入支付宝平台发生付款行为时,客户端进行安全认证行为,则上述事件也为风控事件。
所述最近触发风控时间可以为用户上一次触发风控的时间距离当前时间的时间间隔。具体地,服务器对第一账户中第二账户的触发风控行为进行统计,所述触发风控行为可以包括第二账户上一次触发风控的时间,所述上一次触发风控时间和当前时间的时间差为所述最近触发风控时间。例如,当前时间为2014年12月2日17:00,步骤S102中服务器通过来电号码匹配到用户账户A、用户账户B以及用户账户C的账户,根据用户风控事件记录,其中用户账户A在2014年12月2日9:00触发过风控事件,用户账户B没有触发过风控事件,用户账户C在2014年11月29日18:00触发过风控事件,则用户账户A的最近触发风控时间为6小时,用户账户B的最近触发风控时间为无限大,用户账户C的最近触发风控时间为71小时。
所述最近触发风控次数可以为用户在近段时间内触发风控事件的次数。具体地,服务器对第一账户中第二账户在72小时内触发风控事件的次数进行统计。以淘宝平台为例,在距离当前时间72小时内,用户账户C进行验证码输入共5次,进入支付宝平台付款并进行安全认证共2次,则用户账户C最近触发风控次数为7。
S104:根据所述咨询媒介以及所述最近行为信息计算第二账户的第一权重值。
计算用户每个最近行为信息的第一权重值,如图2所示,计算步骤具体包括S201-S203:
S201:计算每个最近行为信息的第二权重值。
如步骤S103所述,所述最近行为信息至少包括下述一种:最近咨询行为信息、最近遇到错误码行为信息以及最近触发风控行为信息,计算每个最近行为信息的第二权重值。
所述最近行为信息包括最近咨询行为信息时,如图3所示,计算所述每个最近行为信息的第二权重值包括以下具体步骤S301-S303:
S301:获取第二账户的最近咨询行为信息。
如步骤S103所述,所述最近咨询行为信息可以包括最近咨询时间,例如,根据来电号码匹配到用户账户A、用户账户B以及用户账户C,获取上述用户的最近咨询行为信息,其中,用户账户A的最近咨询时间为6小时,用户账户B的最近咨询时间为无限大,用户账户C的最近咨询时间为75小时。
S302:判断所述最近咨询行为信息所在的咨询阈值区间。
所述咨询阈值区间可以包括4个咨询阈值区间,分别为第一咨询阈值区间,第二咨询阈值区间,第三咨询阈值区间以及第四咨询阈值区间。所述第一咨询阈值区间包括最近咨询时间t1,单位为小时,t1的取值范围为0≤t1≤2,所述第二咨询阈值区间包括最近咨询时间t2,单位为小时,t2的取值范围为2<t2≤24,所述第三咨询阈值区间包括最近咨询时间t3,单位为小时,t3的取值范围为24<t3≤72,所述第四咨询阈值区间包括最近咨询时间t4,单位为小时,t4的取值范围为t4>72。
在步骤S301举的例子中,所述用户账户A的最近咨询时间落入第二咨询阈值区间,所述用户账户B的最近咨询时间落入第四咨询阈值区间,所述用户账户C的最近咨询时间落入第四咨询阈值区间。
S303:根据所述咨询阈值区间确定最近咨询行为信息的第二权重值。
在本发明实施例中,在确定最近咨询时间所在的咨询阈值区间后,根据所述咨询阈值区间可以确定最近咨询时间的第二权重值,所述咨询阈值区间不相同,对应的最近咨询时间的第二权重值可以不相同。所述第二权重值的计算公式如式(1)所示:
a0*WOEreqt (1)
式中,WOEreqt为最近咨询时间的WOE值,a0为WOEreqt对应的回归系数。
所述WOEreqt的计算是在训练样本上进行的,所述训练样本来自于真实的用户咨询记录数据,人工客服会记录每个咨询账户以及账户的最近行为信息,所述咨询账户为样本账户,WOE的计算公式如式(2)所示:
Figure BDA0000666249710000061
在本发明实施例中,可以根据咨询账户匹配所有相关账户,查询咨询账户的最近咨询时间并确定所述最近咨询时间落入的咨询阈值区间。所述正样本包括样本账户中最近咨询时间落入所述咨询阈值区间的账户,所述负样本包括相关账户中最近咨询时间落入所述咨询阈值区间的账户。举个例子说明,根据训练样本的数据记录,来电号码1对应的咨询账户为A,根据A匹配的相关账户个数为30,账户A在15小时前来电咨询过问题,即账户A的最近咨询时间为15,可见,A的最近咨询时间落入第二咨询阈值区间。在根据A所匹配的30个相关账户中,落入第二咨询阈值区间的相关账户共7个。来电号码2对应的咨询账户为B,根据B匹配的相关账户个数为23,账户B在5小时前来电咨询过问题,即账户B的最近咨询时间为5,可见,B的最近咨询时间也落入第二咨询阈值区间。在根据B所匹配的23个相关账户中,落入第二咨询阈值区间的相关账户共2个。在该训练样本中,只有账户A以及账户B的最近咨询时间落入第二咨询阈值区间,那么,第二咨询阈值区间的正样本数量为2,负样本数量为5+2,则第二咨询阈值区间对应的最近咨询行为信息的WOE值为ln(2/7)=-1.25,其他咨询阈值区间对应的最近咨询行为信息的WOE值计算方法和上述方法相同,在此不再赘述。
所述最近行为信息包括最近遇到错误码行为信息时,如图4所示,计算每个最近行为信息的第二权重值包括以下具体步骤S401-S403:
S401:获取第二账户的最近遇到错误码行为信息。
如步骤S103所述,所述最近遇到错误码行为信息可以包括最近遇到错误码次数,例如,在距离当前时间72小时内,用户账户A接收到错误码为601的错误提示共3次,接收到错误码为660的错误提示共2次,则用户最近遇到错误码次数为5。
S402:判断所述最近遇到错误码行为信息所在的错误码阈值区间。
所述错误码阈值区间可以包括4个错误码阈值区间,分别为第一错误码阈值区间,第二错误码阈值区间,第三错误码阈值区间以及第四错误码阈值区间。所述第一错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m1,m1的取值范围为m1≥10,所述第二错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m2,m2的取值范围为5≤m2<10,所述第三错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m3,m3的取值范围为0<m3<5,所述第四错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m4,m4=0。
在步骤S401举的例子中,所述用户账户A的最近遇到错误码次数落入第二错误码阈值区间。
S403:根据所述错误码阈值区间确定最近遇到错误码行为信息的第二权重值。
在本发明实施例中,在确定最近遇到错误码次数所在的错误码阈值区间后,根据所述错误码阈值区间可以确定最近遇到错误码次数的第二权重值,所述错误码阈值区间不相同,对应的最近遇到错误码次数的第二权重值可以不相同。所述第二权重值的计算公式如式(3)所示:
a1*WOEerr (3)
式中,WOEerr为最近遇到错误码次数的WOE值,a1为WOEerr对应的回归系数。
同样地,WOE值的计算如公式(2)所示,在本发明实施例中,根据咨询账户匹配所有相关账户,查询咨询账户的最近遇到错误码次数并确定所述最近遇到错误码次数落入的错误码阈值区间,所述正样本为样本账户中最近遇到错误码次数落入所述错误码阈值区间的账户,所述负样本为相关账户中最近遇到错误码次数落入所述错误码阈值区间的账户。举个例子说明,根据训练样本的数据记录,来电号码3对应的咨询账户为C,根据C匹配的相关账户个数为58,账户C在72小时内遇到过20次错误码提示信息,即账户C的最近遇到错误码次数为20,可见,账户C的最近遇到错误码次数落入第一错误码阈值区间,在根据C所匹配的58个相关账户中,落入第一错误码阈值区间的相关账户共16个;来电号码4对应的咨询账户为D,根据D匹配的相关账户个数为36,账户D在72小时内遇到过15次错误码提示信息,即账户D的最近遇到错误码次数为15,可见,D的最近遇到错误码次数也落入第一错误码阈值区间,在根据D所匹配的36个相关账户中,落入第一错误码阈值区间的相关账户共12个,并且,在该训练样本中,只有账户C以及账户D的最近遇到错误码次数落入第一错误码阈值区间,那么,第一错误码阈值区间的正样本数量为2,负样本数量为16+12,则第一错误码阈值区间的WOE值为ln(2/28)=-2.64,其他错误码阈值区间对应的最近错误码行为信息的WOE值计算方法和上述方法相同,在此不再赘述。
所述最近行为信息包括最近触发风控行为信息时,如图5所示,计算每个最近行为信息的第二权重值包括以下具体步骤S501-S503:
S501:获取第二账户的最近触发风控行为信息。
所述最近触发风控行为信息至少包括最近触发风控时间和最近触发风控次数中的一种。
所述最近触发风控行为信息包括最近触发风控时间时,如步骤S103所述,例如,根据来电号码匹配到用户账户A、用户账户B以及用户账户C,获取上述用户的最近触发风控行为信息,其中,用户账户A的最近触发风控时间为6小时,用户账户B的最近触发风控时间为无限大,用户账户C的最近触发风控时间为71小时。
所述最近触发风控行为信息包括最近触发风控时间时,如步骤S103所述,例如,用户账户D最近触发风控次数为7。
S502:判断所述最近触发风控行为信息所在的风控阈值区间。
所述风控阈值区间可以包括4个风控阈值区间,分别为第一风控阈值区间,第二风控阈值区间,第三风控阈值区间以及第四风控阈值区间。
所述最近触发风控行为信息包括最近触发风控时间时,所述第一风控阈值区间包括最近触发风控时间T1,单位为小时,T1的取值范围为0≤T1≤2;所述第二风控阈值区间包括最近触发风控时间T2,单位为小时,T2的取值范围为2<T2≤24;所述第三风控阈值区间包括最近触发风控时间T3,单位为小时,T3的取值范围为24<T3≤72;所述第四风控阈值区间包括最近触发风控时间T4,单位为小时,T4的取值范围为T4>72。
在步骤S501举的例子中,所述用户账户A的最近触发风控时间落入第二风控阈值区间,所述用户账户B的最近触发风控时间落入第四风控阈值区间,所述用户账户C的最近触发风控时间落入第三风控阈值区间。
所述最近触发风控行为信息包括最近触发风控次数时,所述第一风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n1,n1的取值范围为n1≥10;所述第二风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n2,n2的取值范围为5≤n2<10;所述第三风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n3,n3的取值范围为0<n3<5;所述第四风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n4,n4=0。
在步骤S501举的例子中,所述用户账户D最近触发风控次数落入第二风控阈值区间。
S503:根据所述风控阈值区间确定最近触发风控行为信息的第二权重值。
在本发明实施例中,所述最近触发风控行为信息包括最近触发风控时间时,在确定最近触发风控时间所在的风控阈值区间后,根据所述风控阈值区间可以确定最近触发风控时间的第二权重值,所述风控阈值区间不相同,对应的最近风控时间的第二权重值可以不相同。所述第二权重值的计算公式为:
a2*WOEevent (4)
式中,WOEevent为最近触发风控时间的WOE值,a2为WOEevent对应的回归系数。
同样地,WOE值的计算如公式(2)所示,在本发明实施例中,根据咨询账户匹配所有相关账户,查询咨询账户的最近触发风控时间并确定所述最近触发风控时间落入的风控阈值区间。所述正样本为样本账户中最近触发风控时间落入所述风控阈值区间的账户,所述负样本为相关账户中最近触发风控时间落入所述风控阈值区间的账户。举个例子说明,根据训练样本的数据记录,来电号码1对应的咨询账户为E,根据E匹配的相关账户个数为30,账户E在15小时前来电咨询过问题,即账户E的最近触发风控时间为15,可见,E的最近触发风控时间落入第二风控阈值区间,在根据E所匹配的30个相关账户中,落入第二风控阈值区间的相关账户共7个;来电号码2对应的咨询账户为F,根据F匹配的相关账户个数为23,账户F在5小时前来电咨询过问题,即账户F的最近触发风控时间为5,可见,F的最近触发风控时间也落入第二风控阈值区间,在根据F所匹配的23个相关账户中,落入第二风控阈值区间的相关账户共2个,并且,在该训练样本中,只有账户E以及账户F的最近触发风控时间落入第二风控阈值区间,那么,第二风控阈值区间的正样本数量为2,负样本数量为5+2,则第二风控阈值区间对应的最近咨询行为信息的WOE值为ln(2/7)=-1.25,其他风控阈值区间对应的最近咨询行为信息的WOE值计算方法和上述方法相同,在此不再赘述。
所述最近触发风控行为信息包括最近触发风控时间时,在确定最近触发风控次数所在的风控阈值区间后,根据所述风控阈值区间可以确定最近触发风控时间的第二权重值,所述风控阈值区间不相同,对应的最近风控时间的第二权重值可以不相同。所述第二权重值的计算公式为:
a3*WOEeventN (5)
式中,WOEeventN为最近触发风控次数的WOE值,a3为WOEeventN对应的回归系数。
同样地,WOE值的计算如公式(2)所示,在本发明实施例中,根据咨询账户匹配所有相关账户,查询咨询账户的最近遇到风控次数并确定所述最近遇到风控次数落入的风控阈值区间,所述正样本为样本账户中最近遇到风控次数落入所述风控阈值区间的账户,所述负样本为相关账户中最近遇到风控次数落入所述风控阈值区间的账户。举个例子说明,根据训练样本的数据记录,来电号码3对应的咨询账户为G,根据G匹配的相关账户个数为58,账户G在72小时内遇到过20次风控提示信息,即账户G的最近遇到风控次数为20,可见,账户G的最近遇到风控次数落入第一风控阈值区间,在根据G所匹配的58个相关账户中,落入第一风控阈值区间的相关账户共16个;来电号码4对应的咨询账户为H,根据H匹配的相关账户个数为36,账户H在72小时内遇到过15次风控提示信息,即账户H的最近遇到风控次数为15,可见,H的最近遇到风控次数也落入第一风控阈值区间,在根据H所匹配的36个相关账户中,落入第一风控阈值区间的相关账户共12个,并且,在该训练样本中,只有账户G以及账户H的最近遇到风控次数落入第一风控阈值区间,那么,第一风控阈值区间的正样本数量为2,负样本数量为16+12,则第一风控阈值区间的WOE值为ln(2/28)=-2.64,其他风控阈值区间对应的最近错误码行为信息的WOE值计算方法和上述方法相同,在此不再赘述。
在上述实施例中,分别对应于WOEreqt,WOEerr,WOEevent以及WOEeventN的回归系数a0、a1、a2以及a3可以利用现有技术中的逻辑回归算法确定,具体计算步骤包括:
SS1:获取训练样本,计算每个样本的WOE向量,所述WOE值向量包括[WOEreqt,WOEerr,WOEevent,WOEeventN]。
SS2:确定逻辑回归函数。
所述逻辑函数可以是:
Figure BDA0000666249710000111
其中,a是回归系数向量,x是WOE值向量。
SS3:对所有训练样本进行极大似然估计。
得到似然函数为:
Figure BDA0000666249710000112
其中,xi表示第i个训练样本的WOE值向量,yi表示第i个训练样本是否是咨询账户,若是,yi=1;否则,yi=0。
对式(7)求对数:
Figure BDA0000666249710000113
SS4:确定回归系数a0~a3的值。
将式(8)转化为以a为变量的目标方程J(a):
Figure BDA0000666249710000114
对式(9)中的aj求偏导:
Figure BDA0000666249710000115
根据偏导最大的方向更新变量aj,直至收敛:
Figure BDA0000666249710000116
其中,所述收敛条件是:按式(11)每次迭代后,目标变量J(a)的变化小于一个预设值,如0.001。
S202:计算咨询媒介和第二账户的关系分值;
在本发明一实施例中,咨询媒介b对第二账户a的关系分值的表达式为:
Figure BDA0000666249710000117
Figure BDA0000666249710000121
在上述公式中,strength<a,b>的计算是基于训练样本进行的,strength<a,b>代表b对a的关系强弱指数,以a为主体;n代表咨询媒介和账户之间使用过的交互行为的种类,以咨询媒介是来电号码为例,所述来电号码和账户之间的交互行为可以是所述账户和来电号码绑定,所述交互行为可以是所述账户接收快递的联系方式为所述来电号码,所述交互行为可以是所述账户给所述来电号码充值,所述交互行为还可以是所述账户使用所述来电号码咨询问题;频次指a、b之间进行某种交互行为的次数;咨询媒介和账户交互行为权重的计算公式中,分母代表a总共与多少咨询媒介发生过交互行为K,所述咨询媒介可以是身份证号码,可以是来电号码,还可以是聊天工具用户名;咨询媒介和账户交互行为频次的计算公式中,Num<a,b>[k]代表a、b进行交互行为K的次数,分母的真数部分代表a与所有咨询媒介的总交互次数。
S203:将所有最近行为信息的第二权重值和所述关系分值进行叠加。
计算所有最近行为信息的第二权重值和关系分值的和值,所述和值即为第二账户的第一权重值。
S105:将第二账户的第一权重值进行排序。
获取所有第二账户的第一权重值后,对所述第一权重值进行排序,其中第一权重值最大的第二账户为查询得到的咨询账户。
本申请公开的查询咨询账户的方法的实施例,通过咨询媒介挖掘尽可能多的相关咨询账户,一方面考虑相关账户的最近行为信息,一方面计算咨询媒介和账户的关系强度,最终获得每个相关咨询账户的权重值。该实现过程不仅丰富了咨询媒介和账户之间的关系,还提高了查询咨询账户的准确率。从客户服务质量方面考虑,不仅免去额外的输入信息操作,提高了用户体验,在准确定位到账户后,还可以更好地识别账户问题,提高服务效率。
下面介绍本申请查询咨询账户的装置的一个实施例。图6是本申请一种查询咨询账户的一个实施例的组成结构图。如图6所示,所述查询咨询账户的装置包括:咨询媒介模块100、第一账户模块200、最近行为信息模块300、第一权重值模块400以及第一权重值排序模块500。其中,
所述咨询媒介模块,用于获取用户的咨询媒介;
所述第一账户模块,用于获取与所述咨询媒介相关的第一账户;
所述最近行为信息模块,用于获取第一账户中第二账户的最近行为信息;
所述第一权重值模块,根据所述最近行为信息计算第二账户的第一权重值;
所述第一权重值排序模块,将第二账户的第一权重值进行排序。
所述最近行为信息模块至少包括以下一种模块:最近咨询行为信息模块、最近遇到错误码行为信息模块以及最近触发风控行为信息模块。
如图7所示,所述第一权重值模块400,包括:第二权重值模块410、关系分值模块420以及叠加模块430;其中,
所述第二权重值模块,用于计算最近行为信息的第二权重值;
所述关系分值模块,用于计算咨询媒介和第二账户的关系分值;
所述叠加模块,用于将关系分值和所有最近行为信息的第二权重值进行叠加。
上述查询咨询账户的装置描述得相对简单,所述装置与方法实施例相对应,相关之处参考方法实施例。
在20世纪90年代,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。
本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。该计算机软件产品可以包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。该计算机软件产品可以存储在内存中,内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括短暂电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请,本领域普通技术人员知道,本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神,希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (21)

1.一种查询咨询账户的方法,其特征在于,应用于在线咨询系统,包括:
获取用户的咨询媒介;其中,所述咨询媒介表示用户向所述在线咨询系统提出问题或咨询的途径;
获取与所述咨询媒介相关的第一账户;其中,所述第一账户包括与所述咨询媒介相关的账户的集合;
获取第一账户中每一第二账户的最近行为信息,所述第二账户为所述第一账户中的单个账户;
计算每个最近行为信息的第二权重值,计算咨询媒介和第二账户的关系分值,并对所述第二权重值和所述关系分值进行求和得到第一权重值;其中,所述第二权重值利用所述最近行为信息所在的阈值区间的WOE值和所述WOE值对应的回归系数的乘积表征;所述关系分值利用所述咨询媒介对所述第二账户的关系强弱指数表征;
将所述第二账户的第一权重值进行排序,并将所述第一权重值最大的第二账户作为咨询账户。
2.根据权利要求1所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述最近行为信息至少包括以下一种:最近咨询行为信息、最近遇到错误码行为信息以及最近触发风控行为信息。
3.根据权利要求1所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述最近行为信息包括最近咨询行为信息时,所述计算每个最近行为信息的第二权重值,具体包括:
获取第二账户的最近咨询行为信息;
判断所述最近咨询行为信息所在的咨询阈值区间;
计算所述最近咨询行为信息所在的咨询阈值区间的WOE值和所述WOE值的回归系数的乘积,得到最近咨询行为信息的第二权重值。
4.根据权利要求3所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述最近咨询行为信息包括最近咨询时间。
5.根据权利要求4所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述咨询阈值区间包括4个咨询阈值区间;
所述最近咨询时间的WOE值WOEreqt与所述4个咨询阈值区间中的匹配的咨询阈值区间中正样本数量、负样本数量具有如下关系:
Figure FDA0002807999410000021
其中,正样本数量包括样本账户中最近咨询时间落入所述匹配的咨询阈值区间的账户数量,负样本数量包括相关账户中最近咨询时间落入所述匹配的咨询阈值区间的账户数量,所述相关账户与所述样本账户的咨询媒介相关。
6.根据权利要求5所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,
第一咨询阈值区间包括最近咨询时间t1,单位为小时,t1的取值范围为0≤t1≤2;
第二咨询阈值区间包括最近咨询时间t2,单位为小时,t2的取值范围为2<t2≤24;
第三咨询阈值区间包括最近咨询时间t3,单位为小时,t3的取值范围为24<t3≤72;
第四咨询阈值区间包括最近咨询时间t4,单位为小时,t4的取值范围为t4>72。
7.根据权利要求1所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述最近行为信息包括最近遇到错误码行为信息时,所述计算每个最近行为信息的第二权重值,具体包括:
获取第二账户的最近遇到错误码行为信息;
判断所述最近遇到错误码行为信息所在的错误码阈值区间;
计算所述最近遇到错误码行为信息所在的错误码阈值区间的WOE值和所述WOE值的回归系数的乘积,得到最近遇到错误码行为信息第二权重值。
8.根据权利要求7所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述最近遇到错误码行为信息包括用户最近遇到错误码次数。
9.根据权利要求8所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,
所述错误码阈值区间包括4个错误码阈值区间;
所述最近遇到错误码次数的WOE值WOEerr与所述4个错误码阈值区间中的匹配的错误码阈值区间中正样本数量、负样本数量具有如下关系:
Figure FDA0002807999410000022
其中,正样本数量包括样本账户中最近遇到错误码次数落入所述匹配的错误码阈值区间的账户数量,负样本数量包括相关账户中最近遇到错误码次数落入所述匹配的错误码阈值区间的账户数量,所述相关账户与所述样本账户的咨询媒介相关。
10.根据权利要求9所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,
第一错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m1,m1的取值范围为m1≥10;
第二错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m2,m2的取值范围为5≤m2<10;
第三错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m3,m3的取值范围为0<m3<5;
第四错误码阈值区间包括最近72小时遇到错误码次数m4,m4=0。
11.根据权利要求1所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述计算每个最近行为信息的第二权重值,包括:
所述最近行为信息包括最近触发风控行为信息时,所述计算每个最近行为信息的第二权重值,具体包括:
获取第二账户的最近触发风控行为信息;
判断所述最近触发风控行为信息所在的风控阈值区间;
根据所述风控阈值区间确定最近触发风控行为信息的第二权重值。
12.根据权利要求11所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述最近触发风控行为信息至少包括最近触发风控时间和最近触发风控次数中的一种。
13.根据权利要求12所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,
所述风控阈值区间包括4个风控阈值区间;
所述最近触发风控时间的WOE值WOEevent与所述4个风控阈值区间中的匹配的风控阈值区间中正样本数量、负样本数量具有如下对应关系:
Figure FDA0002807999410000031
其中,正样本数量包括样本账户中最近触发风控时间落入所述匹配的风控阈值区间的账户数量,负样本数量包括相关账户中最近触发风控时间落入所述匹配的风控阈值区间的账户数量,所述相关账户与所述样本账户的咨询媒介相关。
14.根据权利要求13所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,
第一风控阈值区间包括最近触发风控时间T1,单位为小时,T1的取值范围为0≤T1≤2;
第二风控阈值区间包括最近触发风控时间T2,单位为小时,T2的取值范围为2<T2≤24;
第三风控阈值区间包括最近触发风控时间T3,单位为小时,T3的取值范围为24<T3≤72;
第四风控阈值区间包括最近触发风控时间T4,单位为小时,T4的取值范围为T4>72。
15.根据权利要求12所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,
所述风控阈值区间包括4个风控阈值区间;
所述最近触发风控次数的WOE值WOEeventN与所述4个风控阈值区间中的匹配的风控阈值区间中正样本数量、负样本数量具有如下对应关系:
Figure FDA0002807999410000041
其中,正样本数量包括样本账户中最近触发风控次数落入所述匹配的风控阈值区间的账户数量,负样本数量包括相关账户中最近触发风控次数落入所述匹配的风控阈值区间的账户数量,所述相关账户与所述样本账户的咨询媒介相关。
16.根据权利要求15所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,
第一风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n1,n1的取值范围为n1≥10;
第二风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n2,n2的取值范围为5≤n2<10;
第三风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n3,n3的取值范围为0<n3<5;
第四风控阈值区间包括最近72小时遇到触发风控的次数n4,n4=0。
17.根据权利要求1所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述计算咨询媒介和第二账户的关系分值,包括:咨询媒介b对第二账户a的关系分值的计算公式为:
Figure FDA0002807999410000042
Figure FDA0002807999410000043
Figure FDA0002807999410000051
其中,strength<a,b>代表b对a的关系分值,以a为主体;n代表咨询媒介和账户之间使用过的交互行为的种类;频次指a、b之间进行某种交互行为的次数;咨询媒介和账户交互行为权重的计算公式中,分母代表a总共与多少咨询媒介发生过交互行为k;咨询媒介和账户交互行为频次的计算公式中,Num<a,b>[k]代表a、b进行交互行为k的次数,分母的真数部分代表a与所有咨询媒介的总交互次数。
18.根据权利要求1所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述咨询媒介至少包括来电号码、身份证号码以及聊天工具用户名中的一种。
19.根据权利要求18所述的一种查询咨询账户的方法,其特征在于,所述媒介包括来电号码时,所述获取与所述咨询媒介相关的第一账户,至少包括下述一种:
获取与所述来电号码绑定的第一账户;
获取给所述来电号码充值的第一账户;
获取使用所述来电号码接收快递的第一账户;
获取使用所述来电号码咨询过问题的第一账户。
20.一种查询咨询账户的装置,其特征在于,应用于在线咨询系统,包括:咨询媒介模块、第一账户模块、最近行为信息模块、第一权重值模块以及第一权重值排序模块;其中:
所述咨询媒介模块,用于获取用户的咨询媒介;其中,所述咨询媒介表示用户向所述在线咨询系统提出问题或咨询的途径;
所述第一账户模块,用于获取与所述咨询媒介相关的第一账户;其中,所述第一账户包括与所述咨询媒介相关的账户的集合;
所述最近行为信息模块,用于获取第一账户中每一第二账户的最近行为信息,所述第二账户为所述第一账户中的单个账户;
所述第一权重值模块,计算每个最近行为信息的第二权重值,计算咨询媒介和第二账户的关系分值,并对所述第二权重值和所述关系分值进行求和得到第一权重值;其中,所述第二权重值利用所述最近行为信息所在的阈值区间的WOE值和所述WOE值对应的回归系数的乘积表征;所述关系分值利用所述咨询媒介对所述第二账户的关系强弱指数表征;
所述第一权重值排序模块,将第二账户的第一权重值进行排序,并将所述第一权重值最大的第二账户作为咨询账户。
21.根据权利要求20所述的一种查询咨询账户的装置,其特征在于,所述最近行为信息模块至少包括以下一种模块:最近咨询行为信息模块、最近遇到错误码行为信息模块以及最近触发风控行为信息模块。
CN201510054404.3A 2015-02-03 2015-02-03 一种查询咨询账户的方法及装置 Active CN105989501B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510054404.3A CN105989501B (zh) 2015-02-03 2015-02-03 一种查询咨询账户的方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510054404.3A CN105989501B (zh) 2015-02-03 2015-02-03 一种查询咨询账户的方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105989501A CN105989501A (zh) 2016-10-05
CN105989501B true CN105989501B (zh) 2021-03-05

Family

ID=57035876

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510054404.3A Active CN105989501B (zh) 2015-02-03 2015-02-03 一种查询咨询账户的方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105989501B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108256848A (zh) * 2016-12-29 2018-07-06 北京京东尚科信息技术有限公司 一种电子商品的充值方法和装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7945511B2 (en) * 2004-02-26 2011-05-17 Payment Pathways, Inc. Methods and systems for identity authentication
CN101631118B (zh) * 2009-08-17 2012-09-26 北京畅游天下网络技术有限公司 一种身份验证方法、装置及系统
CN103455515B (zh) * 2012-06-01 2017-03-22 腾讯科技(深圳)有限公司 Sns社区中的用户推荐方法和系统
CN103561155B (zh) * 2013-08-22 2015-12-09 小米科技有限责任公司 发送短信的方法、装置及终端
CN104184898A (zh) * 2014-08-26 2014-12-03 深圳市中兴移动通信有限公司 来电信息显示处理方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN105989501A (zh) 2016-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107437416B (zh) 一种基于语音识别的咨询业务处理方法及装置
KR20180020248A (ko) 지불 임계값을 취득하기 위한 방법 및 디바이스
CN108960790B (zh) 一种账单业务的处理方法、装置、服务器及系统
US11954190B2 (en) Method and apparatus for security verification based on biometric feature
CN106033574B (zh) 一种作弊行为的识别方法及装置
CN110738562B (zh) 一种风险提醒信息的生成方法、装置及设备
CN109003091A (zh) 一种风险防控处理方法、装置及设备
CN110532755B (zh) 一种计算机实现的风险识别的方法及装置
CN105989501B (zh) 一种查询咨询账户的方法及装置
CN110322139B (zh) 策略推荐方法及装置
CN111159169B (zh) 数据治理方法及设备
CN107608979B (zh) 识别用户潜在求助的知识点的方法及装置
CN116188123A (zh) 基于信用的租物管理方法及装置
CN109274562B (zh) 一种语音指令执行的方法、装置、智能家电设备及介质
CN111401959A (zh) 风险群体的预测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113836154B (zh) 一种数据库切换方法及装置
CN110009389B (zh) 一种设备识别方法及装置
CN109598511B (zh) 一种账户风险识别方法、装置及设备
CN109889584B (zh) 运营方案推送方法、装置、系统和服务器
CN108876356B (zh) 支付异常的确定方法及装置
CN115730233B (zh) 一种数据处理方法、装置、可读存储介质以及电子设备
CN117575603A (zh) 一种风险控制方法、装置、存储介质及电子设备
CN117009656A (zh) 基于位置信息的搜索方法、装置、电子设备及存储介质
CN114493609A (zh) 支付处理方法及装置
CN118691281A (zh) 一种数据的处理方法、装置及设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1229507

Country of ref document: HK

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200921

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Innovative advanced technology Co.,Ltd.

Address before: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant before: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Effective date of registration: 20200921

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Address before: Greater Cayman, British Cayman Islands

Applicant before: Alibaba Group Holding Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant